Python 多项式方程检索

有一个包含x和y的数据集，我需要知道y的方程（它是如何建模的）。因此，我使用99%分数的模型的系数和幂：

poly = PolynomialFeatures(1)
Xtrain_tr = poly.fit_transform(Xtrain)
Xtest_tr = poly.fit_transform(Xtest)
model = LinearRegression(fit_intercept=True)
model.fit(Xtrain_tr, ytrain)
poly=poly.powers_
coef=model.coef_
coef
out:    array([  0.        ,   4.25571706,   0.59691212,  20.28394618,
           162.97671755])

    poly
 out:   array([[0, 0, 0, 0],
           [1, 0, 0, 0],
           [0, 1, 0, 0],
           [0, 0, 1, 0],
           [0, 0, 0, 1]], dtype=int64)

在这里，我试图模拟数据集中第一行的y值：

temp=0
final=0
i=0

for i in range(4):
    temp=(X_train[:1]**poly[i])*coef[i]
    temp=temp.values.sum()

    final=final+temp
    temp=0
    i=i+1

结果不令人满意，请建议我可以改进的地方。

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谢谢，

欢迎来到StackOverflow。不幸的是，你的问题很模糊。请解释你所说的“结果不令人满意”是什么意思，以及你想要什么样的改进。请阅读并遵循。创建多项式模型后，您希望重现第一行数据的建模结果，但结果不同。这是对的吗？是的，没错是的，当然。0\17.967976\-0.195198 \-2\1。我在第一列中添加了零值，因为此行有5个系数，y=23.244252